Les AI Overviews auraient coûté à Wikipédia environ 100 millions de visites par mois, selon un travail universitaire publié sur arXiv et repris cette semaine par la presse spécialisée. Le chiffre impressionne, et il mérite surtout d’être regardé de près, parce que la méthode employée est inhabituelle et parce que Google la conteste sur un point précis. Wikipédia est un cas particulier à bien des égards, sauf sur une chose qui concerne tout le monde : c’est un site qui répond à des questions, et les réponses générées répondent aux mêmes questions. Voilà ce que l’étude établit réellement, ce qu’elle ne peut pas établir, et ce qu’un site modeste peut en retenir.
En bref
Une étude de l’université de Washington estime que les AI Overviews ont fait reculer les renvois de recherche vers Wikipédia anglais de 5,45 % par rapport à l’édition allemande et de 4,82 % par rapport à l’édition française.
Rapporté au volume de Wikipédia, ce recul représente environ 100,27 millions de renvois perdus chaque mois, soit près de 1,20 milliard sur un an.
Google conteste l’attribution : les données publiques de Wikimedia agrègent tous les moteurs, et l’étude ne peut donc pas isoler son propre rôle.
Le pourcentage compte plus que le chiffre brut. Un recul de 5 % sur les requêtes informationnelles est le bon ordre de grandeur à avoir en tête pour un site de contenu.
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ChatGPTCe que les chercheurs ont réellement mesuré
L’étude est signée Mehrzad Khosravi et Hema Yoganarasimhan, de l’université de Washington, sous le titre Impact of AI Search Summaries on Website Traffic. Leur idée de départ est astucieuse et vaut la peine d’être comprise, même sans bagage statistique. Google a activé les AI Overviews par défaut aux États-Unis en mai 2024, alors que l’Allemagne et la France n’y ont pas eu droit pendant la période observée. Wikipédia existe dans ces trois langues, avec des articles qui se correspondent un à un.
À partir de là, les auteurs comparent l’évolution du trafic de l’article anglais à celle de son jumeau allemand et de son jumeau français, entre décembre 2023 et décembre 2024. L’édition anglaise a subi les AI Overviews, les deux autres non. Tout ce qui s’est passé ailleurs dans le monde pendant cette année affecte en principe les trois éditions de la même façon, donc l’écart qui se creuse entre elles isole l’effet recherché. La comparaison porte sur 499 927 paires d’articles anglais-allemands et 530 873 paires anglais-français.
Le résultat est un recul de 5,45 % des renvois de recherche vers l’anglais dans la comparaison avec l’allemand, et de 4,82 % dans la comparaison avec le français. Deux mesures indépendantes qui tombent presque au même endroit, ce qui donne du poids au résultat. Ramené au trafic réel de Wikipédia, cela donne environ 100,27 millions de renvois mensuels en moins et près de 1,20 milliard sur l’année.
Un détail qui compte sur la fiabilité du chiffre. Une version antérieure du papier avançait un recul de 15 %, calculé à partir des pages vues quotidiennes. La version actuelle descend à 5 % en passant aux renvois de recherche externes, un indicateur plus étroit mais plus honnête. Une correction à la baisse par les auteurs eux-mêmes est plutôt bon signe : elle indique un travail qui s’affine au lieu d’un chiffre choisi pour frapper. C’est une différence utile à garder en tête quand vous croiserez les deux versions en circulation.
Le mouvement mesuré ici ne sort pas de nulle part et recoupe ce que la France observe depuis le déploiement local. Les premières mesures publiées après l’arrivée des réponses générées dans les résultats français allaient déjà dans ce sens, comme le détaillait le relevé sur la chute des clics en France. L’intérêt du travail de Washington est d’apporter une comparaison contrôlée là où on avait surtout des constats bruts.
Pourquoi Google conteste l’effet attribué aux AI Overviews
L’objection de Google, rapportée par Matt G. Southern dans Search Engine Journal, est technique et elle tient debout. Les données publiques de Wikimedia sur lesquelles s’appuie l’étude regroupent les renvois de tous les moteurs de recherche, sans distinguer lequel envoie quoi. Un recul du trafic venant de la recherche ne prouve donc pas mécaniquement que les AI Overviews en sont la cause, puisque Bing, DuckDuckGo et les autres sont mélangés dans le même total.
Cela dit, l’objection perd de sa force devant la construction de l’étude. Les autres moteurs desservent aussi l’allemand et le français, donc leur influence devrait apparaître sur les trois éditions. Ce qui distingue l’anglais sur la période reste l’activation par défaut des AI Overviews aux États-Unis. L’argument ne démolit pas le résultat, il rappelle simplement qu’on mesure ici un faisceau et pas une signature.
Une limite plus sérieuse vient de la géographie. Seuls 40 % environ du trafic de Wikipédia anglais viennent des États-Unis, et c’est là que la fonctionnalité était active. L’effet réel sur le public américain est donc probablement plus marqué que les 5 % mesurés sur l’ensemble, qui se trouvent dilués par les 60 % restants. Le chiffre publié est une moyenne qui écrase la zone où ça se joue vraiment.
Il faut ajouter que l’étude ne compte que les renvois directs. Quelqu’un qui lit une réponse générée puisée dans Wikipédia sans jamais ouvrir la page ne laisse aucune trace dans ces données. La consultation existe, la visite non. Cette distinction entre l’usage d’un contenu et sa fréquentation est le vrai angle mort de toutes les mesures d’audience actuelles.
Le résultat ne vaut pas non plus pour toutes les catégories de sites, et un contre-exemple récent le montre bien. Le Monde a déclaré cette semaine n’avoir constaté aucun recul d’audience attribuable aux réponses générées, un cas repris ici dans le compte rendu de ce que le quotidien a mesuré chez lui. Les deux constats ne se contredisent pas vraiment. Un média d’actualité vit de sujets renouvelés en permanence, là où une encyclopédie répond à des questions stables que les modèles savent résumer.
Ce qu’un site modeste peut tirer de ce chiffre
Commençons par ce qu’il ne faut surtout pas en faire. Les 100 millions ne se transposent pas à votre échelle, ils décrivent une base de trafic colossale. La donnée transposable reste le pourcentage : de l’ordre de 5 % de renvois de recherche en moins sur un contenu informationnel stable, avec un effet plus fort sur les zones où la fonctionnalité est active depuis longtemps.
Le profil de contenu touché se dessine assez clairement dans cette étude. Ce qui recule, ce sont les pages qui répondent à une question fermée, dont la réponse tient en trois lignes et ne bouge pas d’une année sur l’autre. Une définition, une date, une conversion d’unité. Un article qui apporte une méthode, une comparaison argumentée ou un retour d’expérience se résume beaucoup moins bien, et il continue de valoir le clic.
En pratique, cela réoriente l’arbitrage éditorial plus qu’il ne l’annule. Un site jeune qui publie vingt définitions courtes pour attraper du volume travaille sur le segment exact que les réponses générées absorbent. Le même effort placé sur cinq pages qui traitent un problème en entier vieillit nettement mieux. Sur ce que les AI Overviews retiennent effectivement comme sources, l’analyse du point commun des sites cités donne des repères concrets.
Reste la question de la mesure chez vous, et elle se règle sans outil payant. Dans la Search Console, comparez sur douze mois les impressions et les clics de vos pages les plus informationnelles. Des impressions stables avec des clics qui glissent correspondent au phénomène décrit dans cette étude. Des impressions qui baissent aussi racontent une autre histoire, liée au classement et pas aux réponses générées.
Une dernière remarque sur le tempo, parce qu’elle évite les décisions prises trop vite. Cette étude porte sur une année déjà ancienne, arrêtée en décembre 2024, sur un périmètre américain. Les AI Overviews ont beaucoup changé depuis, et leur déploiement européen est récent. Le bon réflexe est de traiter ces 5 % comme un ordre de grandeur de départ à vérifier sur vos propres données, jamais comme une prévision à appliquer à votre trafic.
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